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edege_detection
- 基于小波变换模极大的多尺度图像边缘检测matlab源代码，该算法采用的是样条小波，为了更好的检测边缘，用多孔算法代替了mallat算法。该算法和mallat快速算法主要区别： 1 多孔算法不需要抽取偶数样本，所以奇异检测定位更准确，相应的重构是不需要插零。2 多孔算法需要对滤波器进行伸缩。-based on wavelet transform modulus maxima of multiscale edge detection Matlab source code, The algori
基于小波变换的多尺度图像边缘检测
- 基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码
mmgbysvmwavelet
- 利用离散小波变换在一维时间序列上进行多尺度变换-The use of discrete wavelet transform in one-dimensional time series on the multi-scale transformation
ronghe2133
- 小波变换在多尺度下检测分解重构图像，以及融合边缘算法。-Under the multi-scale wavelet decomposition of the reconstructed image detection, and edge fusion algorithm.
total
- matlab基于小波变换，进行图像多尺度分析，提取各尺度下的图像信息。 -Based on wavelet transform for image multi-scale analysis to extract the scale of the image information.
waveann
- 小波神经网络，利用了小波多尺度变换特性，两者相互结合，简单易懂。-Neural network, using a wavelet multi-scale transform characteristics, the two combined, easy to understand.
Wavelet
- 传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提
wavelet-MATLAB-code
- 实现以下功能：装载信号；完成信号的单尺度一维离散小波分解；从系数中重构低频部分和高频部分；显示高频和低频部分；由小波逆变换恢复信号；多层一维分解；提取系数的低频和高频部分；重构第3层的低频系数；重构第1、2、3、4、5层的高频信号；重构原始信号并显示-Achieve the following functions: load signal complete signal single-scale one-dimensional discrete wavelet decomposition r
wavelet-transform-
- 信号由三个频率分别为0.01，0.1，0.2的正弦信号组成。 (1)作信号的连续小波变换。 (2)自己选择小波基数，对信号进行多尺度分解，将每一个正弦信号分开。 (3)重建原信号。 -Signal from the three frequencies were 0.01,0.1,0.2 sinusoidal signals. (1) continuous wavelet transform for signal. (2) choose the wavelet base
xiaobobianhuatuxiangjiance
- 基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码-Multiscale image edge detection based on wavelet transform matlab source code
WAVE-weifengyin
- 小波变换具有多分辨率分析的特点，并且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。小波变换通过将时间系列分解到时间频率域内，从而得出时间系列的显著的波动模式，即周期变化动态，以及周期变化动态的时间格局（Torrence and Compo, 1998）。小波（Wavelet），即小区域的波，是一种特殊的、长度有限，平均值为零的波形。它有两个特点：一是“小”，二是具有正负交替的“波动性”，即直流分量为零。小波分析是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，能自动适
Wavelet-decomposition
- 一维连续小波变换，多尺度分解，系数图形显示，不同尺度的重构。-One-dimensional continuous wavelet transform, multi-scale decomposition coefficient graphical display, the reconstruction of the different scales.
DWT-watermarkzip
- 小波分析是从傅立叶分析发展出来的一种新的时间频率分析方法，由于它的多尺度分析特征，又被称为时间尺度分析方法。小波变换的基本思想是将原始信号经伸缩及平移后，分解为一系列具有不同空间分辨率、不同频率特性和方向特性的子带信号，这些子带信号具有良好的时域、频域局部特性，这些特征可用来表示原始信号的局部特征，进而实现对信号时间、频率的局部化分析。-DWT-watermark method
555
- 基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码，有可能需要先转换图片，不过已在文档中有说明-Wavelet-based multiscale edge detection matlab source code, there may need to be converted to images, but is described in the documentation
wavelet-transform-by-CPP
- 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis）。一般都是用MATLAB编写。本压缩包集成了大量C++写的小波变换的源程序，具有更高的移植性和可增改性。-wavelet transform by C++ program. there s many examples how the wavelet transform works.
Wavelet_OMP
- 压缩传感算法，可以通过此算法恢复图像实现超分辨成像，多尺度小波变换(Compression sensing algorithm, through which the image can be restored to achieve super-resolution imaging, multi-scale wavelet transform)
小波变换
- 小波变换 信号处理 通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。(Wavelet transform signal processing through the telescopic translation operations to signal (function) step by step multi scale refinement, the final breakdown of ti
--4层--db4--20db--
- 小波阈值去噪，小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力(Wavelet threshold denoising)
小波变换
- 该程序为小波变换以及小波包变换。将波形进行多尺度分解变换，得到近似系数以及细节系数。(The program uses wavelet transform to transform the waveform into multiscale decomposition, and obtains the approximate coefficient and the detail coefficient.)